Einführung in Data Science mit Schwerpunkt Machine Learning
Ziele
In dieser 2-tägigen Schulung "Einführung in Data Science mit Schwerpunkt Machine Learning" lernen Sie grundlegende Techniken zur Datenanalyse mithilfe von maschinellem Lernen. Der Workshop folgt dem CRISP-DM-Modell und vermittelt Ihnen Werkzeuge, um einen umfassenden Überblick über große Datenmengen zu erhalten und Abhängigkeiten sowie Strukturen in den Daten zu erkennen.
Der Kurs deckt Techniken zur Datenvorverarbeitung und zum Umgang mit Datenfehlern ab. Ein zentraler Bestandteil ist die Erstellung von Datenmodellen. Nach diesem Workshop werden Sie verschiedene Techniken des maschinellen Lernens verstehen und in der Lage sein, Klassifikationen, Vorhersagen oder Regressionen durchzuführen.
Sie werden in der Lage sein, die Güte Ihrer Modelle zu validieren und sie zur Erkennung von Anomalien, Outliern oder Zusammenhängen und Ursachen einzusetzen.
Der Kurs bietet eine intensive Mischung aus Theorie und Praxis. Dabei werden Sie mit Werkzeugen wie ScikitLearn und zahlreichen Code-Beispielen arbeiten. Um eine individuelle Betreuung zu gewährleisten, ist die Teilnehmerzahl auf sechs begrenzt. Nach dem Workshop werden Sie über solide Grundlagen in Data Science und Machine Learning verfügen und Ihre neu erworbenen Kenntnisse in der Praxis einsetzen können.
Zielgruppe
- Entwickler
- Programmierer
Voraussetzungen
- Grundsätzliches Programmierverständnis
- Python-Kenntnisse sind hilfreich aber nicht notwendig
Lernmethodik
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Agenda
Einstieg in Data-Mining
- CRISP-DM
Data Understanding und Data Preparation
- Erster Überblick über die Daten
- Datengruppierung und Clustering (z.B. k-Means)
- Abhängigkeiten erkennen (z.B. Korrelationsanalyse)
- Komplexitätsreduktion und Dimensionsreduktion (z.B. PCA)
Modelling und Machine Learning
- Klassifikation und Regression
- Umgang mit Fehlerbehafteten Daten (z.B. Bootstrapping, RANSAC)
- Überwachte Lernverfahren des maschinellen Lernens (z.B. Nearest Neighbor, Bayes Learning, Gauss-Modelle, Kernel-SVM, Entscheidungsbäume, Random Forests)
- Grundlagen der Neuronalen Netze
- Assoziationsanalyse (z.B. Warenkorbanalyse)
Evaluation und Ergebnisvisualisierung
- Validierungsstrategien, Gridsearch, Kreuzvalidierung
- Outliererkennung (statistisch, ν-SVM)
- Signifikanzanalysen (z.B. Stundent t-Test)
- Datenvisualisierung
Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis
Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.
Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.
Kundenbewertungen
76 Teilnehmende
Gesicherte Termine
Termin | Standort | Aktion |
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11.11. - 12.11.2024 | Virtual Classroom (online) |
Kurz vor Durchführung
Termin | Standort | Aktion |
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24.10. - 25.10.2024 | Hamburg | |
04.11. - 05.11.2024 | München | |
10.12. - 11.12.2024 | Köln | |
21.01. - 22.01.2025 | Nürnberg |